Главная страница > Новости > ОбЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 23.11.2020-29.11.2020

ОбЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 23.11.2020-29.11.2020

30 ноября 2020

Электроды на лице и шее позволили нейросети озвучить беззвучную речь

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли создали прототип системы, которая считывает беззвучную речь при помощи электродов на лице и шее и превращает ее в слышимую речь с помощью нейросети. Потенциально это позволяет создать Bluetooth-гарнитуру, позволяющую разговаривать по телефону, не издавая звуков, или искусственный голосовой аппарат для людей с травмами гортани.

Сигналы, получаемые при слышимой (слева) и неслышимой (справа) речи. Верхний левый сигнал — звуковой, остальные — электромиографические.

Ученые решили обучать алгоритм на всех трех типах данных: запись слышимой речи и активность мышц во время слышимой и неслышимой речи. На первом этапе он с помощью алгоритма динамической трансформации временной шкалы находит оптимальное соответствие между двумя сигналами: другими словами, он позволяет взять фрагмент из первой последовательности и найти его во второй. На втором этапе алгоритм, используя полученное соответствие, создает из аудиозаписи слышимой речи аудиозапись речи из электромиограммы неслышимой.

Этот алгоритм нужен не сам по себе, а в качестве учителя для нейросети, которая делает то же самое, получая на вход не три вида сигнала, а всего один (электромиограмму неслышимой речи). Исследователи использовали рекуррентную нейросеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM). Затем данные из пространства признаков, полученные на выходе из нейросети, подаются на нейросеть WaveNet, декодирующую их в аудиозапись человеческого голоса.

Слуховой аппарат с ИИ поможет слышать только собеседника даже в шумном баре

Слуховые аппараты часто перестают должным образом работать в шумной обстановке, так как не могут усилить звучание голоса собеседника, не увеличив одновременно громкость всех остальных звуков. Новая ИИ-система, однако, помогает фокусировать внимание устройства на том, что важно для пользователя, анализируя его мозговые волны.

Специалисты из Левенского католического университета (Бельгия) разработали быструю систему чтения мозговых волн, которая вообще не слушает голоса. Они обучили систему определять, слушает ли пользователь говорящего справа или слева. Как только система определила направление, акустическая камера [массив микрофонов] нацеливается туда, и фоновые шумы подавляются. В среднем, это может быть сделано менее чем за секунду.

Прежним системам на основе анализа ЭЭГ требовалось 10-20 секунд для начала работы. В нынешнем виде система собирает данные электроэнцефалограммы традиционным способом — с помощью шапочки с электродами. Однако ученые надеются разработать нечто более удобное — ЭЭГ-технологию, которая будет встроена в компактный слуховой аппарат.

Магнитные мозговые волны для обнаружения травм и болезней

Ученые из Университета Бирмингема разработали новый датчик магнитометра с оптической накачкой (OPM) для измерения слабых магнитных сигналов в головном мозге. Датчик использует поляризованный свет для обнаружения изменений ориентации спина атомов, когда они подвергаются воздействию магнитного поля. Устройство более надежно в обнаружении сигналов мозга и отличении их от фонового магнитного шума по сравнению с имеющимися в продаже датчиками.

Команда также смогла уменьшить размер сенсора, убрав лазер с сенсорной головки, и внесла дополнительные корректировки, чтобы уменьшить количество электронных компонентов, что уменьшит взаимное влияние сенсоров. Сравнительные тесты показали хорошие результаты в условиях окружающей среды, когда другие датчики не работают. В частности, исследователи показали, что новый датчик способен обнаруживать сигналы мозга на фоне фонового магнитного шума, что увеличивает возможность тестирования МЭГ вне специализированного отделения или в больничной палате.

Схема модульной системы магнитометра с оптической накачкой, основанной на методе нелинейного магнитооптического вращения (NMOR)

Существующие датчики МЭГ должны иметь постоянную прохладную температуру, им требуется громоздкая система гелиевого охлаждения, а это означает, что они должны быть размещены в жестком шлеме, который не подходит для всех размеров и форм головы. Им также требуется среда с нулевым магнитным полем, чтобы улавливать сигналы мозга. Испытания показали, что новый автономный датчик не требует этих условий. Его производительность превосходит существующие датчики, и он может различать фоновые магнитные поля и активность мозга.

Искусственный интеллект научится управлять сенсорами беспилотников

Объединенный центр искусственного интеллекта, подразделение министерства обороны США, отвечающее за разработку и внедрение военных систем искусственного интеллекта, заключил с американской компанией General Atomics контракт на создание системы, способной автоматически обрабатывать данные с сенсоров беспилотных летательных аппаратов, управлять этими сенсорами и полетом.

Беспилотные летательные аппараты во время полета собирают огромные объемы разведывательной информации. Из-за большой нагрузки люди, отвечающие за ее обработку, способны допустить ошибку или упустить важные детали. По этой причине военные рассматривают возможность создания системы искусственного интеллекта, которая могла бы автоматически анализировать информационную выдачу беспилотников, обнаруживая, распознавая и идентифицируя важные цели.

Беспилотник MQ-9 Reaper в тестовом полете над Невадой

По условиям соглашения с Объединенным центром искусственного интеллекта, General Atomics должна будет установить новую систему искусственного интеллекта на ударный беспилотный летательный аппарат MQ-9 Reaper и провести ее летные испытания. Система должна будет управлять всеми сенсорами беспилотника, включая аппаратуру радиоэлектронной разведки и радиолокационную станцию Lynx с синтезированной апертурой. Система искусственного интеллекта, получившая название Metis, также должна будет отвечать за управление полетом беспилотника.

Шлем дополненной реальности показал будущие движения робота

Японские исследователи из Университета Кюсю предложили новый способ отображения намерений робота — в виде проекции его будущих положений в очках дополненной реальности. Для этого они воспользовались своей ранней разработкой, которая представляет собой помещение для отработки технологий взаимодействия роботов с людьми и устройствами.

Поскольку робот ведет себя не так, как люди, человек может испытывать трудности с предсказанием и пониманием смысла его действий, поэтому желательно, чтобы у человека была возможность узнать об этом заранее. Авторы использовали шлем дополненной реальности Microsoft Hololens, благодаря чему пользователь видит перед собой не воссозданный интерьер комнаты среднего качества, а реальный мир с отдельными полупрозрачными виртуальными элементами. 

Концепция Previewed Reality 2.0 и пример изображений, которые видит пользователь.

При необходимости шлем также может загружать нужную в текущий момент модель объекта в комнате, поскольку все ее содержимое оцифровано. В реализации авторов помимо реального робота человек видит перед собой его копию, расположенную в другом месте — промежуточной точке, в которую он скоро должен прийти. Помимо самого местоположения показывается и положение частей робота, например, поднятая или протянутая рука.